THMMY.gr

στο 1.1 Hough transform
οταν λέει τις n ισχυρότερες γραμμές εννοεί τις n μακρύτερες γραμμές ή κατάλαβα λάθος;

Εγώ κατάλαβα ότι ο πίνακας H έχει μέγιστα που αντιστοιχούν σε κάποιο (ρ,θ). Το μήκος της γραμμής ή αρχικό κ τελικό σημείο δεν κατάλαβα πως καθορίζεται

Το Drho και το Drtheta είναι οι διαστάσεις του πίνακα H;

Στον H λογο της μορφής του αλγορίθμου κάποια σημεία θα έχουν πιο μεγάλη τιμή(πιο πολλές ψήφους). Θέλει νομίζω αυτές με τις περισσότερες ψήφους. Και νομίζω είναι τα σημεία που αντιστοιχούν στις πιο μεγάλες ευθείες.

Έχει τρέξει κανείς τις συναρτήσεις της matlab για το hough transform στην image 2 ? Εμένα μέχρι και αυτό μου εντοπίζει τις ευθείες όπου να ναι.

κι εμένα

Τα Drho Dtheta είναι το βήμα φαντάζομαι.
Για εσάς που δεν τα βγαζει καλά, η είσοδος στον αλγόριθμο πρέπει να είναι η έξοδος edge detector πχ img_binary = edge(img,’canny’);
Εγώ αυτό το είχα ξεχάσει  :P

Έδωσα την δυαδική εικόνα σαν είσοδο και δεν λειτούργησε  :P
Στις διαφάνειες λέει για τιμές θ από 0 μέχρι 2π και ρ απο 0 μεχρι sqrt(Ν1^2+N2^2), ενώ οι περισσότερες στο ίντερνετ ακόμα και αυτή του ματλαμπ βάζουν θ απο -π/2 μεχρι π/2 και ρ από -sqrt(Ν1^2+N2^2) μέχρι sqrt(Ν1^2+N2^2). Κάποια γνωμούλα πάνω σε αυτό;

3 διαφορετικούς δοκίμασα και ότι να ναι βγάζουν

Δοκίμασε
axis normal; colormap(gca,hot);

Εγώ προτίμησα του ίντερνετ γιατί με του ντελο δεν έβγαζα άκρη στον κώδικα.

Το έκανα αυτό και στις 3 περιπτώσεις

Εμένα ο κώδικας που έγραψα αργει πολυ να κάνει compile. Είναι φυσιολογικο λογο της εικόνας η να κοψω τπτ;

Είχε πει ότι λόγω μεγάλης ανάλυσης των εικόνων θα αργεί να κάνει compile και να μπούμε σε μια διαδικασία down sampling, αλλά στη συνέχεια τον έχασα. Ας μιλήσει κάποιος υπεύθυνος    :D ::)

είχε πει άμα αργεί πολύ να κάνουμε downsampling αλλά στο τέλος πρέπει να κάνεις upsampling

Η συνάρτηση επιστρέφει επίσης το πλήθος res των σημείων της εικόνας εισόδου που δεν ανήκουν στις n
ευθείες που έχουν εντοπιστεί

Καμία ιδέα για αυτό;

Τις ετοιμες συναρτησεις houghlines / houghpeaks  μπορουμε να τις χρησιμοποιησουμε ή πρεπει να τις υλοποιησουμε και αυτες ?

Είπε ότι η βαθμολόγηση της εργασίας θα βασιστεί και την συνολική απόδοση όλων των εργασιών , δλδ η κάθε μια θα είναι σχετική και με τις υπόλοιπες. Όποτε όλοι θα χρησιμοποιησουμε  houghlines / houghpeaks , γιατί διαφορετικά αρκετα εξτρα ασκοπη χαμαλοδουλεια

Είσαι σίγουρος; Εγώ έχω καταλάβει οτί θέλει να κάνουμε δικές μας υλοποιήσεις των hough,houhglines και houghpeaks του matlab και να τις συνδυάσουμε σε μια συνάρτηση.

Επίσης έχει καταφέρει κανείς να πάρει κανένα καλό αποτέλεσμα έστω και με τις έτοιμες του matlab; Εμένα μετά απο αρκετό πειραματισμό με edge detectors και διάφορα smoothing filters τα αποτελέσματα είναι οτι να ναι

Παιδια μηπως εχετε βρει ποιες ειναι οι ιδανικες διακριτικοτητες για να βγει ενα αξιοπρεπες plot του μετασχηματισμου H ? Εγω οτι δοκιμαζω βγαινει ενα κονταρι , ειτε ενα μικρο κουτακι

Δεν ειμαι σιγουρος , αλλα νομιζω παιζει να χει να κανει και με τις διακριτικοτητες που παιρνεις αναλογως το μεγεθος της εικονας μας , αυτο που ρωτησα και παραπανω.Γιατι και οταν παιρνεις τον ετοιμο hough και τον plotαρεις βγαινει οτι να ναι

Πέρα από τα βήματα των ρ και θ που σίγουρα διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο, δεν ξέρω κατά πόσο επηρεάζει και η επιλογή του edge detector.

Τα αποτελέσματα που σας δίνουν οι διάφοροι edge detector που δοκιμάζεται τα θεωρείται ικανοποιητικά; Μήπως πρέπει να γίνει κάποια προεπεξεργασία της εικόνας πριν την δώσουμε ως είσοδο στον edge detector;

θελει πρώτα να την κανεις greyscale νομιζω και μετά να την βάλεις στον edge detector

ναι μιλάω πέρα απο το να την κάνεις greyscale..

Παιδιά μου είπε ο Κυρίτσης ακόμη και πριν τον υπολογισμό των edges να κάνω δειγματοληψία. Ηθελα να ρωτησω αν κάποιος έβγαλε αποτέλεσμα από την MyHoughTransform τι δειγματοληψία έκανε και ποσο χρόνο του πηρε να εκτελεστεί;

Σε εμένα με γκαουσιανό smoothing filter(με αρκετά υψηλή διακύμανση) πριν από τη χρήση του edge detector(sobel) και παίζοντας με τα όρια του threshold, έφτασα σε ένα αρκετό ικανοποιητικό αποτέλεσμα όσον αφορά τον εντοπισμό ακμών. Και ως ένα σημείο λειτούργησε και αρκετά ικανοποιητικά και το hough transform του ματλαμπ..

Στον harris corner detector στην δικια μας υλοποιηση , βγαινει και σε κανεναν αλλο πολλες γωνιες πανω δεξια στην ασπρη περιοχη?

Μετά απο μέιλ που έστειλα στον Κυρίτση, μου είπε πως απαγορεύεται η χρήση των έτοιμων συναρτήσεων houghlines/houghpeaks..

Ναι ενταξει λογικο ειναι , μεταξυ σοβαρου και αστειου το ειπα

Δηλαδη σαν ισχυροτερες ευθειες εντοπισες τα boundaries των εικονων που ειναι η μια πανω στην αλλη ? Γιατι στην 2η ενοτητα του προβληματος που θελει να διαχωρισουμε τις εικονες , κατι τετοιο  φανταζομαι θα χρειαστει

Ουσιαστικά ναι, όπως τα λες.. Δεν δουλεύει τέλεια οπότε πειραματίζομαι ακόμα για να δω τι μπορεί να γίνει αλλά έτσι γίνεται..

Τι σκεπτικό ακολουθήσατε στο ερώτημα 1 για να εμφανίσετε τις ευθείες του hough στην αρχικη εικόνα εισόδου;

Ακριβως το ιδιο θα ρωτουσα και γω , τα εχω κανει μανταρα σε αυτο το σημειο. Εγω βγαζω ολοκληρη την ευθεια σε ολη την εικονα , πως να την κοψεις την ευθεια για ειναι πανω στις υπο-εικονες που θελουμε

Ακόμα και αυτό για να το κάνεις, τι ακριβώς πλόταρες;

Έχεις τον πίνακα L με τα theta και rho σου τα οποία ουσιαστικά είναι η γωνία και η κάθετη απόσταση από την ευθεία σου και μετα plotarεις έτσι:
                   y1 = (rho_i - x1 * cos(theta_i)) / sin(theta_i);
                   y2 = (rho_i - x2 * cos(theta_i)) / sin(theta_i);
                   plot([x1,x2],[y1,y2],'r','LineWidth',2); , για κάθε rho_i,theta_i του πινακα L σου,. Εγω εκει που εχω κολλησει είναι στην επιλογή των x1,x2 έτσι να η ευθεία να πιανεί ακριβως το κομματι που θέλουμε και οχι όλη την εικόνα, βάζωντας x1= 1 και x2 = size(img,2)

Για το πρώτο παραδοτέο είπε ότι θέλει να του δείξουμε ευθύγραμμα τμήματα αντί για ολόκληρες ευθείες; Εγώ π.χ παίρνω το παρακάτω αποτέλεσμα που φαίνεται ικανοποιητικό (λογικά αμα παίξω λίγο με τις τιμές του edge detector θα έχω καλύτερο αποτέλεσμα για μικρότερο αριθμό ευθειών). Φαντάζομαι τα ευθυγραμμα τμήματα και η περικοπή των εικόνων θα προκύψουν από τον συνδυασμό των ευθειών απο το Hough με τις γωνίες που βρίσκει ο Harris, όταν υλοποιούμε το scanner.

Χρησιμοποιώντας την houghlines της matlab παίρνω ευθύγραμμα τμήματα και σχεδόν τέλειο αποτέλεσμα, αλλά απ'ότι διάβασα απαγορεύεται να την χρησιμοποιήσουμε

Ευθείες θέλει όταν τον ρώτησα, όχι ευθύγραμμα τμήματα, προφανώς εντός της εικόνας

Ναι σωστός όντως ! Γιατί να κόψεις ευθύγραμμα τμήματα σωστά , χωρίς corner detector δεν ξέρω και άμα γίνεται, το προσπάθησα πολύ

Ποιον edge detector παίρνεις και με τι διακύμανση κάνεις gaussiaνο φίλτρο , για να βγάλεις τόσο clean απότελεσμα?

Αυτό το preprocessing κανω. Βέβαια έχω κάνει downsampling σε κλίμακα 0.2 γιατί οι εικόνες που δίνει ο Ντελόπουλος είναι τεράστιες, αλλά δοκίμασα και με 0.5 και ακόμα δουλεύει ικανοποιητικά. Από τους δυο πιο δημοφιλείς edge detectors, ο canny μου δίνει καλύτερα αποτελέσματα γενικά

Μπορείς αν δεν σου κάνει κόπο να κάνεις μια επισύναψη τι εικόνα σου πετάει ο edge detector;

Κάνοντας ακριβώς ίδιο preprocessing βγάζω διαφορετικό αποτέλεσμα που είναι και λογικό , γιατί αυτή που παραθέτω η εικόνα είναι το imshow(BW), για να βγει καλό θέλεις να μηδενιστούν τα pixel μέσα. Να μείνουν μόνο τα boundaries των υποεικόνων όσο γίνεται.Τώρα πως γίνεται με ίδιο preprocessing διαφορετικά αποτελέσματα... Με αλλά που δοκίμασα βγαίνουν καλύτερα , άλλα όχι τόσο ξεκάθαρα. Έχει να προτείνει κανάς άλλος κάποιο ?

Ας πουμε οτι κανουμε τις συναρτησεις που θελει και ας πουμε οτι δουλευουνε ικανοποιητικα   :o Στην συνεχεια για το προβλημα εχει κανενας καμια ιδεα για το πως θα μπορουσαμε να ξεκινησουμε . Εγω πχ σκεφτηκα για παραδειγμα να βρισκω πρωτα απο τα Hough Lines τις ευθειες μετα να εφαρμοζω σεαυτο ενα edge detection και οτι edge πχ ανηκει  πανω σε μια απο αυτες τις ευθειες ειναι πιθανο να ειναι περιγραμμα κατι τετοιο αλλα δεν ξερω αν ειναι καλη σκεψη

Κατάφερε κανένας να υλοποιήσει τον hough και να πλοτάρει κατάλληλα τις ακμές; Προσωπικά ενώ πιστεύω πως η υλοποίηση του hough είναι σωστή δεν έχω βρει τρόπο να πλοτάρω σωστά τις ακμές..

Αν εισαι σιγουρος οτι εχεις κανει σωστα το hough, τοτε μαλλον κανεις λαθος στη μετατροπη απο πολικες σε καρτεσιανες, δοκιμασε π.χ να μετατρέψεις τις γωνιες σε μοιρες. Επισης ισως χρειαστει να αλλαξεις τα διαστηματα rho και theta, εμενα αυτα που γραφει ο Ντελοπουλος στις σημειωσεις του δεν μου εδιναν καλα αποτελεσματα. Χρησιμοποιησα στην τελικη το [0,2π] για θ και το [0,2ρ] για ρ

Σε ευχαριστούμε πολύ 00128419 !! Είσαι ο καλύτερος της ΨΕΕ !!

Η μετατροπή από πολικές σε καρτεσιανές είναι της μορφής:

y = - (cos(theta)/sin(theta))*x + r/sin(theta), όπου r και theta , οι παράμετροι των ευθειών που έχουμε εντοπίσει.

Το θέμα μου είναι τι x χρησιμοποιούμε για να πλοτάρουμε τις ευθείες;

To x πρέπει να το βάλεις από 1 εως το πλάτος της εικόνας. Επίσης είσαι σίγουρος ότι τα ορίσματα που δίνεις στα sin/cos είναι σωστά; Αν δώσεις τα στοιχεία του πίνακα L που σου επιστρέφει η myHoughLines δεν θα πάρεις σωστό αποτέλεσμα, πρέπει με αυτά να κάνεις indexing στις κλίμακες ρ,θ που έχεις ορίσει. Δες το παράδειγμα του hough στο site του mathworks. Μπορείς να δοκιμάσεις επίσης να χρησιμοποιήσεις τις συναρτήσεις cosd,sind και να μετατρέψεις τις γωνίες σε μοίρες

σου βγαινουν παρομοια με της ματλαμπ; γιατι εκει οι γωνιες ειναι [-90,90) και το rho [-D,D]

επίσης δύο απορίες:
1) ο hough transform σας βγαινει ιδιος με του ματλαμπ;
2) τις ασπρες γραμμες στο περιγραμμα τις εικονας πώς τις κόβετε και δεν τις πιανει για edges;

Το threshold στο αλγόριθμο πως το διαλέξατε?

 Ότι δηλαδή για τόσες ψήφους ότι έχω ευθεία, να το αποθηκεύει κρατώντας τα n μέγιστα.

Γιατί να χρειαστεί να κάνω indexing; Αφού ο πίνακας L περιέχει τα ρ,θ των ευθειών. Θα χρειαζόταν να κάνω indexing όπως κάνει στο παράδειγμα του mathworks ,από τη στιγμή που ο πίνακας L περιείχε τους δείκτες των παραμέτρων ρ,θ. Αντιλαμβάνομαι κάτι λάθος;

Δεν νομίζω να υπάρχει θέμα να χρησιμοποιήσουμε κι εμείς αυτά τα όρια σε ακτίνα και γωνία.

Δεν βγαίνει ίδιος με της ματλαμπ μιας και βρίσκει ευθύγραμμα τμήματα κι εμείς ευθείες. Εννοείς τις άσπρες γραμμές από την polaroid εικόνα στην 5 ή τις άσπρες γραμμές πχ πάνω αριστερά που βγαίνουν από το σκανάρισμα. Αν εννοείς το δεύτερο δεν ξερω αν μπορούμε να τις αποφύγουμε,αφού θεωρητικά δεν ξέρουμε αν έχει και στην άκρη του σκαναρισμένου εγγράφου εικόνα που θέλει να αναγνωρίσουμε..

Ναι το δεύτερο εννοώ :(

Όσον αφορά τα διαστήματα που επιλέγουμε, αυτό σημαίνει ότι ο καθένας θα πρέπει να κάνει διαφορετική προεπεξεργασία (undersampling, smoothening, edge detection)  και να ορίσει διαφορετικό βήμα, σωστά; Γενικά ο αλγόριθμος για τον υπολογισμό του πίνακα Η δεν είναι:
1) define ranges
2) για κάθε x,y (όπου image(x,y) != 0
3) βρίσκουμε το rho για όλα τα theta
4) cell(i,j) = cell(i,j) +1

Για να υπολογίσω τον δείκτη i από το rho κάνω index = round((rho+diagonal)/Drho)+1

Αυτό που λες για τα ευθύγραμμα τμήματα δεν το καταλαβαίνω. Επηρεάζει κάπως τον υπολογισμό του Η ή μόνο τις γραμμές που θα πλοτάρουμε ως edges;

Δεν επηρεάζει πιστεύω. Μόνο το πως θα το πλοτάρουμε όπως είπες.

το θεμα μου ειναι οτι ενω εχω κανει πολυ κοντινο hough και υπολογιζω σωστα τα houghpeaks και hough pixels, δε μπορω να εντοπισω ολες τις πλευρες των εικονων ανεξαρτητως ποιο preprocessing θα κανω (smoothing και μετα edge detector) ή τι steps θα βαλω

edit: επισυναψα και αυτο που βγαζω

Δεν είσαι ο μόνος , και μένα ο αλγόριθμος μου δουλεύει σωστά και έχω δοκιμάσει 500 διαφορετικά preprocessings και να τις βγάλω όλες τις ευθείες δεν το καταφέρνω. Και δεν ξέρω τι να κάνω , δεν είναι στο χέρι μου, μήπως να του στείλουμε κάνα μαιλ γι αυτο το κωλοpreprocessing ?

Και επίσης ρε παιδιά φτάνει η συζήτηση μόνο για το hough , την τρίτη είναι η προθεσμία , πάμε λίγο να προχωρήσουμε , harris και image rotation έχουν πολυ πιο πολύ πράμα , για παράδειγμα harris corner έβγαλε κανείς σωστές γωνίες ?

Παιδιά μερικές ερωτήσεις.

Από το πίνακα C του αλγόριθμου Hough έχουμε
Τον πίνακα ψήφων ότι έχουμε κορυφή.
Απο εκεί τι threshold βάζουμε πχ εγώ έβαλα 20
Έτσι παίρνω τα ζευγάρια (ρ, θ) που έχουν μεγαλύτερο από το threshold ψήφους.
Από αυτά παίρνω ένα n αριθμό μεγιστων.

Ένα τέτοιο ζευγάρι μετασχηματιζοντας σε x ορίζω την τιμή σε 1 σε αυτό το κελί.

Για το μετασχημαρισμο σε καρτεσιανες έκανα
X=  r sin theta
Y = r cos theta

Που είναι το λάθος σε αυτή τη λογική?

Επίσης επειδή η εργασία φαίνεται πάρα πολυ απαιτητική, μήπως να ζητήσουμε και μια παράταση; Έχει πάρα πολύ δουλειά και νομίζω λίγο πολύ όλοι έχουμε ζοριστεί

+1

+2

Παιδιά υπάρχει κάποιος που να του βγήκε το plot του πίνακα μετασχηματισμού Η κάπως έτσι;
Παρόλο που εντοπίζω τις ευθείες σχετικά καλά βγαίνει τελείως διαφορετικό το διάγραμμα Η σε σχέση με το Η που βγάζει η έτοιμη συνάρτηση του ματλαβ
Παίζει να φταίει που το matlab παίρνει απο [-π/2,π/2]  και [-D,D] ενώ εμείς απο [0,2π] και [0, 2D];

Και εμένα που έχω πάρει [0,2π] έτσι μου βγάινει

ωραίος ευχαριστώ

Για το δεύτερο ερώτημα της εργασίας, το υπολογιστικό πρόβλημα είναι μεγέθους 6600x5100x9, δηλαδή pixels * 9, όπου 9 το μέγεθος του παραθύρου (3x3); Υπάρχει κάποιο λάθος; Γιατί χρειάζεται 3 ώρες για να γίνει...

+1
Μήπως έστειλε ήδη κάποιος mail;

Έστειλα ένα μέιλ στον Κυρίτση που γνωρίζουμε ότι απαντάει σχετικά άμεσα και ελπίζω να το συζητήσει με τον Ντελόπουλο. Εφόσον πάρω απάντηση, θα το γράψω.

ξέρουμε πόσες μονάδες πιάνει να υλοποιήσουμε τις συναρτήσεις και πόσες  μονάδες το lazy scanner;
γιατί απ όσο ξέρω συνολικά η εργασία είναι 2 μονάδες

Είχει πεί μάλλον 1 μονάδα το κάθε μέρος, αλλά θα γίνει και κανονικόποιηση ανάλογα με το τι θα παραδόσει η πλειοψηφία των φοιτητών. Π.χ. αν οι περισσότεροι δεν αγγίξουν το lazyscanner, ίσως πάρεις και παραπάνω από μια μονάδα αν έχεις κάνει ολόσωστα το πρώτο μέρος

Έχει βγάλει κανείς αποτελέσματα για τον εντοπισμό γωνιών.Εγώ μετά από κάποια
ώρα ενασχόλησης ,κατέληξα σε αυτό(το οποίο προφανώς χρήζει αρκετών διορθώσεων):

Το καλύτερο που έχω βγάλει εγώ μετά απο αρκετό πειραματισμό με παραμέτρους είναι αυτό. Γενικά έχουν αναφέρει πως θα βαθμολογήσουν το συγκεκριμένο κομμάτι; Πρέπει να προσεγγίσουμε την υλοποίηση του matlab η απλά να δείξουμε ότι ο αλγόριθμος αναγνωρίζει σωστά τις γωνίες των φωτογραφιών;

Νομίζω πως βασικός στόχος μας είναι να εντοπίσουμε τις γωνίες των εικονών..όχι τόσο να προσεγγίσουμε τον αλγόριθμου του ματλαμπ. Πετυχαίνεις αρκετά καλά αποτελέσματα.. τι παραμέτρους χρησιμοποίησες όσον αφορά το κατώφλι, το μέγεθος παραθύρου κλπ;

Είσαι σίγουρος? Γιατί στην εκφώνηση λέει αυτό "Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη μεταβλητή corners.Location για να επαληθεύσετε την υλοποίησή σας συγκρίνοντας τα δικά σας αποτελέσματα με αυτά της έτοιμης συνάρτησης."

Για το συγκεκριμένο αποτέλεσμα νομίζω είχα βάλει κατώφλι 0.008 και μέγεθος παραθύρου 7. Όλα αυτά για υποδειγματοληψία 0.5. Γενικά δεν έχω πειραματιστεί πολύ με μεγαλύτερα μεγέθη των εικόνων αλλά για τιμές resampling 0.2-0.5 που χρησιμοποιούσα όταν τέσταρα τον κώδικα, είχα τα καλύτερα αποτελέσματα για κατώφλι ανάμεσα στο [0.005,0.01] και μέγεθος παραθύρου στο [3,9]

παιδια , να στειλουμε ενa mail για παραταση?

Γνωρίζει κάποιος ποιά είναι η εντολή στη matlab που αποθηκεύει την επεξεργασμένη εικόνα ως νεο αρχειο με όνομα το (αρχικό)_i (για i 1,2 ή 3 κτλ);

Να κατασκευάσετε το MATLAB script deliverable_1.m στο οποίο θα δείχνετε:
1. Τον πίνακα μετασχηματισμού H2 και να τονίσετε πάνω στην εικόνα τις κορυφές (πίνακας L) που εντοπίσατε.

Εφόσον οι τιμές του πίνακα L αντιστοιχούν σε ευθείες , τι εννοεί να τονίσουμε τις κορυφές στην εικόνα;

Ορίζεις το directory pridir = 'C:\' και το όνομα pritxt του αρχείου. Για να βγει το όνομα όπως θέλει παίζει να γίνεται έτσι:
a = 'im1';
b = int2str(i); (όπου i αυτό που ανέφερες)
str = [a "_" b];
pritxt = join(str);

Για να το αποθηκεύσεις χρησιμοποιείς αυτή την εντολή eval(['print -djpeg ',pridir,pritxt,'.jpg'])

Αν έφτασες ως εκεί δώσε καμιά ιδέα για το πως το υλοποίησες.  ::) :P

στην ουσία ο πίνακας μετασχηματισμού Η που κάνεις plot έχει στον άξονα y τα ρ και στον άξονα x τα θ

πάνω σε αυτό το πίνακα μετασχηματισμού Η θα σχεδιάσεις και τα σημεία (ρ,θ) που βρήκες απο τον πίνακα L

Ευχαριστώ πολύ

Πως εκτυπωνεται τις γραμμες στην αρχικη εικονα ? ( Μετα τον υπολογισμο του L που ειναι στην downscaled )

Τελικά με την παράταση τι γινεται ?

Μου απάντησε ο Κυρίτσης οτι προώθησε το μέιλ μου στον Ντελοπουλο. Οπότε περιμένω απάντηση από αυτόν..Αν θέλει, ας στείλει και κανένας άλλος

Έχει κανείς άλλος πρόβλημα στην προβολή των γραμμών στον  Hough με τον παρακάτω τρόπο; :
Ας πούμε για n = 1, η "κυρίαρχη" γραμμή είναι αυτή του οριζόντιου πλαισίου της im2. Η γραμμή δεν εμφανίζεται, παρά μόνο αν κάνω zoom out, όπου βρίσκεται ακριβώς έξω από το περιθώριο. Επισυνάπτω δύο φωτογραφίες με το τι εννοώ, μια με το πως είναι το figure αρχικά, μια κάνοντας ένα zoom out στο figure, και μια κάνοντας zoom in στην περιοχή για να φαίνεται καλύτερα τι συμβαίνει.

Καμιά γνωμούλα;

LazyScanner έφτασε κανείς ? Μήπως έχει να προτείνει καμοιά ιδεά για το πως θα υλοποιηθεί

Τσεκαρε τις τιμές του πίνακα y της ευθείας σου. Φανταζομαι θα ειναι <0 οπότε θα έχεις κανει κάποιο λάθος στα λ και β αν είναι της μορφής y=λx + β. Τώρα δεν ξερω για μεγαλύτερο n τι άλλες ευθείες παίρνεις...

Ας στείλουμε όσο περισσότεροι μπορούμε να πριξουμε λίγο μπάλες να μας κανουν το χατίρι  :D

Εφόσον ο L είναι της μορφής [ρ,θ], γράψε τον γενικό τύπο της ευθείας y = λx + β και βρες τα λ και β με βάση τα ρ και θ που έχεις από την σχέση του hough ρ = xcosθ + ysinθ ή απλώς λυσε την τελευταία σχέση ως προς y. Μετά βρες ολα τα σημεία της ευθείας (x,y) για να τα κάνεις plot, όπου τα x τα θέτεις εσύ και τα y τα βρίσκεις απο την εξίσωση της ευθείας. Προσοχή στις παράλληλες στον άξονα y ευθείες.

Please don't.

Haha alrighty, i take that back  :P

Kαλησπερα, εχω φτιαξει αυτον τον αλγοριθμο για τον υπολογισμο του accumulator matrix H
Παρολα αυτα συνεχιζει να εχει πολυ διαφορετικα αποτελεσματα απο τον hough της matlab
rho   = [ - diagonal , diagonal ]
theta = [-90 , 90 ]

τα εχω παιξει για να βρω το λαθος , καθε βοηθεια θα ηταν ευπροσδεκτη!!

Εγώ είμαι εκεί τώρα αλλά βρίσκω μόνο μια φωτογραφία από τις 2 στην im2, οπότε το ψάχνω ακόμα... Η γενική ιδέα που χρησιμοποίησα, είναι:
1) Χρησιμοποιώ edge detector στην εικόνα (προς το παρόν το τρέχω με edge detector του ματλαμπ, γιατί το δικό μου έχει κάτι θεματάκια) αφού έχω κάνει downsampling,smoothing κτλπ
2) Χρησιμοποιώ το myHoughTransform στην binary εικόνα και ψάχνω για γραμμές που σχηματίζουν ορθογώνια παραλληλόγραμμα. Αν βρω ορθογώνιο, τότε βρίσκω τα σημεία τομής των ευθειών που σχηματίζουν το περίγραμμά του κι έπειτα σκανάρω γραμμή προς γραμμή την εικόνα μου για τιμές (x,y) που ανήκουν στο ορθογώνιο, ώστε να απομονώσω μια πιθανή εικόνα.

Μου φάνηκε αρκετά πολύπλοκο στην πράξη βέβαια  γιατί παίζουν πολλά υποπροβλήματα... Το παρουσιάζω συνοπτικά εδώ γιατί θα γράφω καμιά ώρα αλλιώς :Ρ Αν σκεφτεί κάποιος κάτι πιο εύκολο, ας το δοκιμάσει :Ρ

Έχω θέματα όμως προς το παρόν σε εικόνες που είναι στραμμένες. Συγκεκριμένα δεν εντοπίζονται ορθογώνια που με το μάτι φαίνεται ότι υπάρχουν, πχ ευθείες με κλίση 89,5 κ κλιση 0 δεν θα θεωρηθούν κάθετες και υποψιάζομαι ότι κάτι τέτοιο πάει στραβά, απλώς αν βάλω κάποιο threshold "χαλαρότητας" στην καθετότητα τύπου +- 0,5 μοίρες έχω 157 χιλιάδες ορθογώνια κι ο κώδικας αργεί υπερβολικά να τρέξει.... Αν βρω άκρη θα ενημερώσω....

157 χιλιάδες ορθογώνια; Πόσες ευθείες έχεις βάλει στο Hough να βρει;  (το n για τον πίνακα L εννοώ)
Εγώ προς το παρόν προσπαθώ να φιλτράρω τις duplicate ευθείες που έχω βρεί απο το myHoughTransform αλλά για να γίνει αυτό χρειάζεται κάποιo threshold τύπου: αν στον πίνακα L υπάρχουν ζεύγη (ρ,θ) που τα ρ διαφέρουν κατά εναν αριθμό (πχ 5)  και τα θ κατα έναν άλλο αριθμό (πχ 3)
αφαίρεσαι την duplicate ευθεία

Είναι αρκετά δύσκολο όμως να επιλέξεις τους σωστούς αριθμούς ώστε να αφαιρεθούν οι duplicate ευθείες και για τις 5 φωτογραφίες

Θα μιλήσω για την im2 συγκερκιμένα. Για να βρω ευθείες που σχηματίζουν ορθογώνια γύρω από την πάνω εικόνα που δεν είναι στραμμένη, χρησιμοποιούσα συνήθως n=10 στα τεστ μου. Το θέμα με κάποια ορθογώνια που ανέφερα μου προκύπτει στην κάτω εικόνα που είναι στραμμένη όπου πρέπει να χρησιμοποιήσω n > 30, συνήθως n = 40 βάζω, κι υπάρχουν πολλές duplicate ευθείες που λες κι εσύ οπότε γαμιέται ο Δίας λιγάκι... :Ρ Αυτό που λες να κάνεις ignore κάποιες duplicate ευθείες με κάποιο threshold το σκέφτηκα κι εγώ να το κάνω, αλλά δεν έχω κάτσει να το γράψω ακόμα... Σκέφτηκα και μια πιο απλή brute force προσέγγιση, όπου θα έκανα rotate την εικόνα κατά 1 μοίρα περίπου τη φορά, πριν αρχίσω να την σκανάρω με Hough Transform και να ψάχνω μόνο για ορθογώνια με ευθείες περιγράμματος κάθετες στον x άξονα ή στον y άξονα μόνο. Προφανώς, πρέπει να δω πώς θα επιλέγεται και η σωστή τοποθέτηση της εικόνας μετά, δηλαδή αν θα κρατάω πχ την πάνω της im2 με περιστροφή 0 μοιρών ή 180....

Υ.Σ. Αυτή τη στιγμή παίρνω 3-4 duplicates της πάνω εικόνας (για n=10), οπότε πρέπει να κάνω κάποιο filtering κι εκεί...

Το πρόβλημα είναι οτι το filtering των duplicate ευθειών είναι δύσκολο σε φωτόγραφίες σαν κι αυτή
Γιατί είναι διαφορετικές ευθείες αλλά επειδή το ρ2-ρ1 είναι μικρό μοιάζουν σαν duplicate

Ναι ισχύει... Σκέφτηκα ότι θα μπορούσες να μην βάλεις αυτά τα thresholds σε κάποιο τμήμα της εικόνας που πιθανόν να υπάρχουν εικόνες. Δλδ να μην το εφαρμόζεις όταν το ρ ανηκει μεσα σε ενα διάστημα [ρ1,ρ2] το οποίο θα ορίζει ενα μικρότερο frame της αρχικής εικόνας, καθώς εικόνες θα έχεις σε κάποιο εύρος της αρχικής. Ετσι θα γλυτώνεις κάποιες duplicate ευθείες. Το tradeoff είναι οτι ίσως χανεις μαζεμενες μικρές εικόνες οταν ανήκουν σε περιοχή που εφαρμόζεται το threshold, αλλά στο πρόβλημα που έχουμε επειδή οι εικόνες ειναι μεγάλες δεν θα έχεις θέμα. 

έχεις ένα point γι αυτό που είπες με την ανάλυση... όσο λιγότερο downsampling γίνει τόσο πιο δύσκολα θα βγουν false positive duplicates

Πας μόνο να το λύσεις με την myHoughTransfrom ? Υπάρχει λόγος που είπε να κάνουμε και τις άλλες δυο (Harris Corner, Rotation ) , και γράφει η εκφώνηση να της χρησιμοποιήσουμε . Επίσης γράφει να μην παίζει ρόλο η εικόνα που έχουμε για το αποτέλεσμα , οπότε δεν μπορείς να λάβεις σαν δεδομένο ότι όλες θα είναι τέλεια ορθογώνια παραλληλόγραμμα. Αυτός μετά θα τεστάρει τον κώδικα σου και με άλλες εικόνες ότι να ναι. Εγώ πάντως ακόμα δεν μπορώ να σκεφτώ κάτι legit που να μην γίνει μπουρδέλο ο κώδικας για να το κάνω χρησιμοποιώντας τις 3 συναρτήσεις που έχουμε

Όχι δεν πάω να την λύσω μόνο με Hough Transform. Εγώ έχω κάνει τα εξής:
1) Παίρνω την αρχική εικόνα, την κάνω downsample, της κάνω smoothing.
2) Χρησιμοποιώ ένα edge detector (προς το παρόν της ματλαμπ μέχρι να τελειοποιήσω το δικό μου) και παίρνω μια binary image
3) Στην binary image χρησιμοποιώ hough transform για να βρω ορθογώνια που πιθανόν να εμπεριέχουν εικόνα και ψάχνω να δω αν έχουν με κάποιους ελέγχους.
Λογική 1:
4) Βρίσκω όλες τις εικόνες με κατάλληλα ορθογώνια από το (3) κι έπειτα κάνω άλλους ελέγχους για να δω αν χρειάζονται κάποιες απο αυτές περιστροφή, μέσω της συνάρτησης που έφτιαξα
Λογική 2:
4) Στο (3) ψάχνω μόνο για συγκεκριμένα ορθογώνια, περιστρέφοντας αρχικά την εικόνα κάτα κάποιες αυθαίρετες μοίρες κι έτσι βρίσκω τις εικόνες στο τέλος χωρίς να χρειάζονται περιστροφή.

Όσο για το μπουρδέλο στον κώδικα, θα γίνει σίγουρα από ότι φαίνεται:Ρ Εγώ προσωπικά έχω φτιάξει 4-5 συναρτήσεις που καλούνται μέσω της LazyScanner, πέρα των 3 που καλούμαστε να υλοποιήσουμε... Τώρα αν πρέπει να είναι όλα μαζεμένα στο LazyScanner script για κάποιο αυθαίρετο λόγο, θα προσπαθήσω μετά να τα συμμαζέψω εκεί, αλλά τουλάχιστον λόγω θέματος οργάνωσης το έχω πάει έτσι.

Υ.Σ. Τη λογική 2 θα την δοκιμάσω τώρα γιατί στην 1 έχω κάποια θέματα...

Δεν εννοούσα να κάνεις λίγοτερο downsampling, αλλά δοκίμασέ το. Παίζει να στέκει.

Το res που θέλει να επιστρέψουμε , θέλει το πλήθος το σημείων που δεν ανήκουν στις ευθείες , άρα σε φάση να βρούμε το μήκος κάθε ευθείας να το κάνουμε κάνα floor ή ceil και να τα αφαιρέσουμε από το συνολικό size της εικόνας ?

Για να μην έχει απαντήσει ακόμα, μάλλον το ενδεχόμενο παράτασης απομακρύνεται..

Στον harris corner μήπως κάνας άλλος είχε τέτοιο αποτέλεσμα ? Ο αλγόριθμος μου πιστεύω ότι δουλεύει σωστά

Μήπως είναι ανάποδα οι συντεταγμένες στο plot που κάνεις;

Εγω υπολογισα το συνολο των Pixels της εικονας (Ν1 x N2)  και αφαιρεσα  το μήκος καθε ευθειας (προσεγγιστικα γιατι βαριομουν να δω για τομες)


μηπως οι παραγωγοι της εικονας στην X Και Y διασταση ειναι τιποτα αναποδα βασει του φιλτρου (e.g. Prewitt) που χρησιμοποιησες;

Παιδιά εσείς βγάζετε όσες γραμμές του λέτε σαν σημαντικές; Γιατί η υλοποίησή μου εμένα βγάζει πολύ λιγότερες επικρατέστερες ευθείες (8 πχ ενώ του λέω 100) αλλά βλέπω και ότι η houghpeaks του matlab βγάζει ακριβώς τις ίδιες ευθείες (για τον ίδιο πίνακα Η). Βέβαια το πρόβλημά μου είναι ο hough transform που δε βγαίνει ίδιος με matlab οπότε οι γραμμές μου δεν είναι αντίστοιχες. Πώς υπολογίζετε το indexing για τον accumulator; Εγώ κάνω sweep for theta_idx = 1:ntheta και μετά έχω βρει διάφορους τρόπους πώς από το rho πάω στο rho_idx και να κάνω H(rho_idx,theta_idx)++ αλλά κανείς δεν βγάζει παρόμοια με του ματλαμπ.

Επίσης νομίζω ότι είναι επιτακτικό να δώσει παράταση. Δεν ξέρω πόσοι την έχουν τελειώσει ή είναι κοντά σε αυτό.

Στις n ισχυρότερες ευθείες πoυ βρίσκω, δεν λαμβάνονται υπόψη ως ισχυρότερες οι οριζόντιες ευθείες πχ το πάνω όριο της εικόνας. Έχει κανείς το ίδιο πρόβλημα ή καμιά ιδέα τι φταίει?

Ναι, πρέπει να τις πάρεις ως ξεχωριστή περίπτωση γιατί θα έχεις sinθ = 0 σε παρονομαστή

Μήπως τις βρίσκει και δεν τις ζωγραφίζει; Αν είναι αυτό, πρέπει να ελέγχεις αν το sin(θ) είναι 0 και τότε η ευθεία που αντιστοιχεί είναι η x=ρ και πρέπει να την κάνεις πλοτ.

Agreed

Ένας τρόπος θα επιλυθεί το LazyScanner (που προτείνεται και για τέτοιου είδους προβλήματα ) είναι να εντοπίζεις μέχρι 4 γωνίες,γρήγορα και απλά, σε αντίθεση με τις houghlines που γίνεται χαμός με τα duplicates . Αλλά από ότι βλέπω παίζοντας με το threshold στον harris corner δεν υπάρχει περίπτωση να πιάσω 4 μόνο γωνίες και αυτές να είναι μιας εσωτερικής εικόνας.

Ναι αυτό είχα σκεφτεί κι εγώ αλλά ποτέ δεν βρίσκεις 4... Αν το καταφέρει κανείς συγχαρητήρια :Ρ

Ή τουλάχιστον να δοθεί παράταση για την αναφορά.

Νομίζω μια παράταση θα μας βοηθούσε όλους αφού έχουμε δυσκολευτεί αρκετά.Κάποιοι δεν έχουμε φτάσει καν στο 2ο μέρος της εργασίας..

Συμφωνώ απόλυτα... Στην παρουσίαση της εργασίας ο Ντελο είχε πει βέβαια ότι δεν θα δωθεί παράταση, so i wouldn't count much on it :(

Η βαθμολόγηση θα γίνει με κανονικοποίηση. Αυτό σημαίνει ότι αν σχεδόν κανείς δεν παραδώσει το lazyScanner, θα μπορείς να πάρεις σχεδόν το σύνολο των μονάδων παραδίδοντας μόνο τα πρώτα. Ελπίζω να υπάρξει κάποια κατανόηση σε αυτό τον τομέα, γιατί η εργασία άργησε αρκετά να βγει, ήθελε πάρα πολλή δουλειά και συνέπεσε με άλλες.
Εγώ το προτιμώ πάντως αυτό από το να πάρει παράταση και να είναι μέσα στην εξεταστική.

Έχεις δίκιο σε αυτό που λες όσον αφορά την εξεταστικη..τουλάχιστον 1-2 ημέρες όπως ειπώθηκε να γράψουμε με μια σχετική άνεση το ριπορτ.

Γι' αυτό είπα κι εγώ ότι μπορεί να δοθεί παράταση μόνο για την αναφορά. Κάποιοι καθηγητές δε δίνουν σημασία τόσο στις αναφορές και σου λένε γράψε 2 σελίδες. Εδώ, όμως, θυμάμαι από την πρώτη εργασία να μας λένε να δώσουμε έμφαση στην αναφορά και αυτό, μόνο, θέλει ώρα.

Οκ πες βγάζεις τις ευθείες και μοναδικές χωρίς duplicates , μετά πως συνεχίζεις για κόψεις τα ορθογώνια ? Εγώ δοκίμασα να βρω σημεία τομής των ευθειών , και να τα βάλω μετά σαν ορισματα στην rect και μετα με imcrop να κοψω, αλλά εκτός του ότι δεν είναι βγαίνουν καλα σημεία τομής , δεν είναι και σωστό , γτ σε μερικές εικόνες τα σημεια τομής πέφτουν μέσα σε εικόνα. Καμια πρόταση ?

Γενικώς από την ενασχόλησή μου με την εργασία καταλήγω στο ότι δεν υπάρχει perfect solution... Σε κάποιες περιπτώσεις θα έχεις θέμα...Πχ εγώ βρίσκω duplicate εικόνες και δεν βρίσκω τις στραμμένες, που ντάξει αυτό φτιάχνει αλλά δεν νομίζω να προλάβω τώρα. Τώρα για τα σημεία τομής, εγώ έγραψα κώδικα για να τα βρω, δεν γνωρίζω την imcrop ούτε την rect. :P Απλώς πήρα 2 περιπτώσεις: 1 για στραμμένα ορθογώνια και 1 για ορθογώνια με πλευρές παράλληλες και κάθετες στους x και y άξονες. Ο κώδικας για στραμμένα δεν δουλεύει γιατί παίζει θέμα μη εύρεσης καθετότητας, τύπου 89,5 μοίρες αντί 90 και δεν βρίσκονται τα στραμμένα ορθογώνια οπότε τον έγραψα τσάμπα :Ρ Αφού βρεις τα σημεία τομής, μετά σκανάρεις το ορθογώνιο γραμμή προς γραμμή, αφού κάνεις πρώτα κάποιους ελέγχους... Μετά πρέπει με κάποιο κριτήριο να δεις αν είναι εικόνα... Της πουτάνας γενικώς.... Εγώ κουράστηκα :Ρ Θα σου πρότεινα να συμμαζέψεις τον κώδικά σου απλά και να γράψεις αναφορά. Κι εγώ με αυτό θα ασχοληθώ πλέον...

Στη περίπτωση του rotation, την γραμμική παρεμβολή πως την υλοποιήσατε;

Επειδή το άφησε λίγο φλου (αλλά μη σε πάρω και στο λαιμό μου) εγώ το κάνω πιο απλά με ένα rotation matrix.

Εννοείς με απλή περιστροφή; Χωρίς οποιαδήποτε παρεμβολή;

Νομίζω ο Ντελο στην παρουσίαση είχε πει οτι δεν μας δεσμεύει να το κάνουμε με διγραμμικό μετασχηματισμό και να επιλέξουμε εμείς όποια μέθοδο θέλουμε Μπορείς να χρησιμοποιήσεις αυτή του κοντινότερου γείτονα π.χ. που είναι αρκετά πιο απλή σε υλοποιήση. Πάντως αν κάνεις την περιστροφή χωρίς κάποιου είδους interpolation, η τελική εικόνα θα έχει αρκετές μαύρες κουκίδες λόγω των pixel που δεν μετασχηματίζονται σωστά

τελικα παιδια , δεν θα δοθει παραταση?

- πολυ λιγος χρονος για τετοια εργασια γενικα

Στην αρχή με την μέθοδο του κοντινότερου γείτονα , υλοποίησα την παρεμβολή. Απλά λόγω της εκφώνησης , υλοποίησα και την διγραμμική για την οποία δεν είμαι σίγουρος βέβαια. Δίνει ποιοτικότερο αποτέλεσμα πάντως...

Παίζει να έχει ειπωθεί τίποτα του τύπου, αν δεν παραδώσουμε την εργασία να μην μπορούμε να εξεταστούμε;

Είχε αναφέρει ότι το σκέφτεται, οπότε καλύτερα παρέδωσε κάτι να υπάρχει και ας είναι μισοτελειωμένο. Ούτως ή άλλως δεν θα προλάβει και κανείς να το παραδώσει ολόκληρο.
Τώρα για το αν θα ισχύει αυτό τελικά, κανείς δεν ξέρει, δεν έχουμε και ιδέα για τον τύπο εξέτασης.

Κανείς δε νομίζω. Προσωπικά δεν προλαβαίνω να κάνω το σκαννερ και τρέχω να κάνω την αναφορά. Φαντάζομαι, όμως, ότι θα υπάρχει κάποιος που να προχώρησε. Σχεδόν πάντα υπάρχει.

Ας ελπίσουμε τουλάχιστον ότι θα είναι μια μικρή μειοψηφία  ώστε να πιάσει τόπο η κανονικοποίηση που είπαν ότι θα γίνει..

Είχα την εντύπωση ότι λήγει την Τρίτη. Το γράφω εδώ μήπως και κάποιος άλλος μπερδεύτηκε, η υποβολή λήγει σήμερα στις 12.

μακάρι να δώσει 2 μονάδες το πρώτο κομματι και το lazy-scanner να πάει bonus

θα είναι win-win

Καλή ιδέα είναι αυτή, μήπως να την προτείνουμε; Γενικά υπάρχει κάποιος που ολοκλήρωσε την εργασία;

Ή 1.5 η πρώτη που είχαμε δώσει, 1.5 το μέρος με τις συναρτήσεις και bonus το lazyScanner.

για να παρουμε τα x y και να τις εκτυπωσουμε , δηλαδη τις κορυφες
η μετατροπη ειναι
x  = r / costheta kai y = r/sintheta?

Ο Μ/Σ hough δεν είναι Μ/Σ πολικών συντεταγμένων αν μπερδεύεσαι. Παραθέτω την εικόνα από τον κώδικά μου για αυτή τη διαδικασία. Προφανώς δεν έχει νόημα πλέον παρά μόνο να καταλάβεις αν θες τι έπρεπε να κάνεις :Ρ

το θεμα ειναι να μαθουμε! Ευχαριστω πολυ!


επισης γραφικη εδωσε παραταση , εδω δεν ξερω γιατι ηταν πιο αυστηρος ή δεν ειδε καν Mail?

<3
Rly? Y u do dis Delο?